## TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING: FORECASTING PERBANDINGAN PENUMPANG KERETA API DAN PESAWAT TERBANG
Khoirin Azaro
Nur Indah Riwajanti
Anik Kusmintarti Politeknik Negeri Malang Email : khoirinazaro97@gmail.com Received :  November 17 th 2019 Revised :   December 21 th 2019 Accepted :   January 30 th 2020

## ABSTRACT
This  research  aims  to  predict  the  number  of  train  and  airplane  passengers  in  2020. Forecasting  of  train  and  airplane  passengers  is  interest  to  analyze  and  estimate consumer  demand  to  help  the  train  or  airline  company  prepare  effective  and  efficient planning.  This  type  of  research  is  descriptive  quantitative  and  uses  data  taken  from  the Indonesian  Statistic  Agency  (BPS).  Data  were  analyzed  using  Exponential  smoothing Method. Train and airplane passenger data shows trend and seasonal patterns so that the exponential method used is Triple Exponential smoothing. The results of the study show that  train  passengers  in  2020  are  increase.  While  forecast  results  related  to  aircraft passengers in 2020 also tend to increase.
Keyword : Exponential Smoothing, Triple Exponential Smoothing, Forecasting

## PENDAHULUAN
Transportasi  merupakan  salah satu  unsur yang berperan penting dalam menunjang  kelancaran  pembangunan ekonomi  suatu  negara.  Transportasi mendukung mobilisasi masyarakat dalam  berpergian  ke  berbagai  tempat dengan  jarak  yang  jauh,  seperti  untuk berwisata ataupun urusan bisnis. Adanya transportasi  umum  jarak  jauh,  dapat menjadi  salah  satu  kemudahan  bagi masyarakat dalam berpergian.
Kereta  Api  merupakan  salah satu  pilihan  transportasi  jarak  jauh maupun  dekat  yang  dapat  digunakan masyarakat  dalam  berpergian.  Kereta api dianggap sebagai salah satu
transportasi dengan tingkat polusi terendah, bebas kemacetan karena memiliki jalur tersendiri dan lebih hemat bahan  bakar.  Selain  transportasi  jalur darat, pesawat terbang merupakan alternative  lain  transportasi  umum  jarak jauh  jalur  udara,  dimana  pesawat  dapat menjadi  pilihan  bagi  masyarakat  untuk menempuh  jarak  jauh  dengan  waktu
yang  singkat  dan  tentu  saja  terhindar dari kemacetan.
Saat ini minat masyarakat dalam menggunakan layanan transportasi kereta  api  menunjukkan  tren  positif (Liputan6,  2019).  Hingga  terkadang calon  penumpang  harus  membeli  tiket sebulan  sebelum  keberangkatan  untuk memastikan  bahwa  calon  penumpang tidak  kehabisan  tiket.  Disisi  lain,
peminat masyarakat terhadap transportasi  pesawat  terbang,  hingga April 2019, tercatat mengalami penurunan  sebesar  20,  5%  dibanding
April  2018  (CNN,  2019).  Merosotnya peminat  penumpang  pesawat  diduga akibat  naiknya  harga tiket pesawat yang berkali kali lipat terkait dengan Kepmen 72  tahun  2019,  sehingga  masyarakat lebih  mencari  alternatif  transportasi yang lebih murah.
Kenaikan dan penurunan penumpang  kereta  api  dan  pesawat terbang  sebagian  besar  memiliki  variasi musiman.  Musiman  merupakan  salah satu  ciri  penting  yang  berdampak  pada strategi bisnis kedua perusahaan
tersebut.  Fluktuasi  penumpang  kereta api dan pesawat terbang dapat dipengaruhi  oleh  musim  libur  yang terjadi  setiap  tahun  pada  bulan-bulan tertentu, ataupun dapat dikaitkan dengan volume  tingkat  wisatawan.  Hal  ini terjadi karena wisatawan tentunya
memerlukan  sarana  transportasi  ketika akan berpergian. Jadi, musiman
mempunyai  dampak  penerapan  yang signifikan  dalam  membuat  kebijakan terkait  perencanaan  bisnis,  dan  dampak tersebut  tidak  hanya  berdampak  pada industri  transportasi  tetapi  juga  seluruh perekonomian.
Akibatnya,  menganalisis  dan memperkirakan  data  penumpang  dan lalu  lintas  transportasi  menjadi  penting untuk  perkembangan  strategi  yang  akan dilakukan oleh pihak transportasi
maupun  yang  berhubungan  dengan pariwisata  di  Indonesia.  Peramalan penumpang  kereta  api  dan  pesawat terbang  membantu  dalam  pengambilan keputusan  guna  meningkatkan  efisiensi perencanaan  startegis  dan  mengurangi kegagalan  keputusan  yang  akan  dibuat (Li  Chen,  2017). Forecasting terhadap minat  penumpang  kereta  api  dan pesawat  terbang  menjadi  hal  yang menarik  bagi  pihak  kereta  api  atau maskapai penerbangan, hal ini dilakukan untuk  menganalisis  dan  memperkirakan permintaan  konsumen  untuk  membantu perencanaan  yang  efektif  dan  efisien (Olaniyi, dkk, 2018).
Selain  itu,  peramalan  terhadap berapa  permintaan  calon  penumpang dibutuhkan untuk mengantisipasi lonjakan  permintaan  maupun  untuk menyusun strategi dalam promosi diwaktu-waktu permintaan sedang turun. Penelitian  tentang  perkiraan  permintaan transportasi  menjadi  penting  dalam membantu pengambilan keputusan berbasis bukti oleh perusahaan transportasi  dan  pemerintah.  Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui bagaimana perbandingan minat masyarakat menggunakan layanan transportasi umum berupa kereta api dan pesawat terbang dalam setahun kedepan, dengan  menggunakan  data  bulanan  dari
bulan  Januari  tahun  2008  hingga September  2019.  Dimana  penelitian sebelumnya hanya berfokus pada forecasting penumpang pada satu layanan  transportasi  saja,  yaitu  kereta api atau pesawat terbang.

## TINJAUAN PUSTAKA
Penelitian
forecasting menggunakan exponential  smoothing telah banyak diteliti sebelumnya, namun belum  banyak  penelitian  yang  meneliti tentang  ramalan  perbandingan  antara minat  penumpang  kereta  api  dan pesawat  dengan  menggunakan triple exponential smoothing . Penelitian yang dilakukan Andalita  (2015)  mengungkapkan  bahwa model forecasting ANFIS dapat digunakan  sebagai  salah  satu  metode terbaik dalam mem forecasting penumpang kereta api karena memberikan  tingkat  akurasi  yang  lebih tinggi,  terbukti  dari  nilai  RMSE  dan MAPE yang dihasilkan lebih kecil, yang engindikasikan  bahwa  tingkat error yang dihasilkan rendah atau dengan kata lain  hasil forecasting adalah  akurat. Selain  itu,  penelitian  Ruamiana,  2018 menggunakan  metode  least  square dalam  meramalkan  jumlah  penumpang pesawat  pada  Lion  Air.  Pada  penelitian tersebut  membuktikan  bahwa  metode least  square  merupakan  metode  yang dianggap  efektif  dan  sederhana  guna mengukur  rata-rata  perubahan  variabel dependen  yang  terkait  dengan  kenaikan unit  pada  satu  atau  lebih  variabel independen.
Lebih  lanjut,  hasil  penelitian Dheviani (2018) dengan metode Moving Average  Event  Based  dianggap  sebagai metode  yang  akurat  untuk  memprediksi banyak penumpang pada Bandara Ahmad  Yani,  penumpang  maskapai Lion  Air,  Garuda  Indonesia,  dan  City Link dengan mempertimbangkan special event. Moving  Average  Event  Based merupakan  metode  yang  akurat  untuk memprediksi  banyak  penumpang  pada Bandara  Ahmad  Yani,  penumpang
maskapai  Lion  Air,  Garuda  Indonesia,
dan City Link dengan mempertimbangkan special event. Kemudian,  penelitian  yang  dilakukan oleh  Zhang,  dkk  (2017)  meramalkan jumlah  penumpang  pada  pesawat  di China  dengan  menggunakan  model stochastic  frontier  analysis  (SFA)  dan hasilnya  yaitu  metode  SFA  tersebut terbukti  dapat  meramalkan  jumlah penumpang pesawat dan dapat mengungguli  metode  lainnya  dalam meramalkan  jalur  penumpang  di  China. Lalu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh Chudy-Laskowska (2017), yang meneliti tentang  peramalan  penumpang  pesawat terbang di Polandia, yang membandingkan empat metode forecasting yaitu  metode seasonal eksponential smoothing , seasonal
ARIMA, artificial  neural  networks dan support  vector  machines (SVM)  dalam
memprediksi  jumlah  penumpang  peasat terbang. Hasilnya, meotde SVM memiliki  tingkat  error  yang  paling rendah sehingga metode SVM ini cocok digunakan  dalam  meramalkan  jumlah penumpang  pesawat  dimasa  yang  akan datang.

## METODE PENELITIAN
Jenis penelitian ini yaitu kuantitaif  deskriptif,  yang  bertujuan untuk menjelaskan kjadian dalam bentuk angka-angka yang memiliki arti.
Sedangkan  metode forecasting yang digunakan  yaitu  metode Exponential smoothing, yang  merupakan  sebuah metode  yang  paling  banyak  digunakan dalam forecasting (Ostertagov´dan Ostertag,  2012).  Pada  awalnya  metode ini  disebut  dengan  moving  average tertimbang secara eksponensial. Menurut shastri, dkk (2015) exponential smoothing ini merupakan skema prediksi  yang  memakai  nilai  tertimbang dari pengamatan urutan data sebelumnya untuk  menghitung  ramalan  nilai  masa depan,  dengan  cara  memberikan  bobot maksimal  pada  data  terbaru.  Metode exponential smoothing ini cocok digunakan  untuk forecasting suatu  data
yang  memiliki  trend  atau  musiman ataupun keduanya (Shastri, dkk, 2018).
Exponential smoothing memiliki tiga  metode  yang  dapat  digunakan sesuai  jenis  data,  adapun  diantaranya yaitu Single  exponential  smoothing (SES)  dan  Holt’s  Method  atau Double
Exponential smoothing dan Triple
Exponential  smoothing atau Winter method’s .  SES  merupakan  salah  satu metode exponential  smoothing yang digunakan apabila data time series tidak memiliki  trend  atau  musiman.  Metode double  exponential  smoothing atau Holt’s  Method  merupakan  metode  yang cara menghitungnya hampir sama
dengan exponential  smoothing ,  namun metode ini digunakan untuk meramalkan data  yang  memiliki  trend  dan  tidak memiliki  seasonal.  Metode  Holt’s  ini memprediksi  data  dari time  series terhadap  kondisi  yang  akan  datang melalui  peramalan  yang  sederhana (Papageorgiou, 2005). Holt’s Method ini menjadi  metode  yang  cukup  popular karena  mudah  dan  sederhana  untuk diaplikasikan, dan memiliki hasil ramalan yang tidak  kalah akurat dengan metode  lain  yang  rumit  (Gelper,  dkk, 2009). Kemudian, metode triple exponential  smoothing ,  metode  ini hampir  sama  dengan  metode  double exponential  smoothing .  Metode triple exponential  smoothing ,  yaitu  metode yang  bisa  digunakan  untuk  meramalkan suatu  data  yang  memiliki  trend  dan musiman (Albright, 671).
Data  penumpang  kereta  api  dan pesawat  termasuk data time series. Data penumpang  kereta  api  dan  pesawat terbang  didapat  dari  website  Badan Pusat  Statistik  (BPS).  Kemudian  data akan  diforecast  dengan  menggunakan metode exponential  smoothing dengan menggunakan  excel.  Penggunaan  Ms. Excel  pada  penelitian  ini  karena  Ms. Excel  dianggap  sebagai  sebuah  aplikasi yang  familiar  dan  mudah  digunakan, selain itu penelitian-penelitian terdahulu masih belum banyak yang memanfaatkan  Ms.  Excel  sebagai  alat untuk mengolah data.
Penelitian  ini  membandingkan hasil forecasting penumpang  kereta  api dan  pesawat  selama  tiga  tahun  kedepan dengan  menggunakan  metode Triple Exponential  smoothing  Method ,  karena data yang digunakan memiliki trend dan musiman.  Tren  dilihat  dari  tumbuhnya nilai  yang  diobservasi  secara  bertahap dan  berkesinambungan  (Ahmadi,  dkk,
2008). Sedangkan musiman atau seasonal  adalah  naik  turunnya  data  dari bulan  ke  bulan  atau  kuartal  ke  kuartal dimana  hal  tersebut  terjadi  secara konsisten dalam tiap tahunnya (Albright, 656).
Tahapan  dalam  menghitung  metode yang digunakan adalah sebagai berikut: 𝑆𝑡 =( 𝑋𝑡 − 𝐼𝑚𝑡 − 𝐿 )+(1− 𝛼 )( 𝑆𝑡 −1+ 𝑏𝑡 −1) 𝑏𝑡 =( 𝑆𝑡 − 𝑆𝑡 −1)+(1− 𝛾 ) 𝑏𝑡 −1 𝐼𝑚𝑡 =( 𝑋𝑡 − 𝑆𝑡 )+(1− 𝛽 ) 𝐼𝑚𝑡 − 𝐿 𝐹𝑡 + 𝑚 = 𝑆𝑡 + 𝑏𝑡𝑚 + 𝐼𝑚𝑡 − 𝐿 + 𝑚 dengan:
𝑆𝑡 : Pemulusan keseluruhan pada periode ke t 𝑇𝑡 adalah Tren deret pada waktu 𝑡 𝑆𝑡 −1:  Pemulusan  keseluruhan  pada periode ke t-1, 𝑏𝑡 : Pemulusan trend pada periode ke t , 𝑏𝑡 −1:  Pemulusan  trend  pada  periode  ke
t-1,
𝐼𝑚𝑡 :  Pemulusan  musiman  pada  peiode ke t ,
𝐹𝑡 + 𝑚 : Peramalan pada periode ke t+m , 𝑋𝑡 : Data aktual pada periode t , 𝛼 : Konstanta pemulusan ,
𝛾 : Konstanta untuk trend ,
𝛽 : Konstanta untuk musiman,
𝐿 :Panjang musiman (jumlah bulan/kuartal dalam 1 tahun), 𝑚 :Jumlah periode kedepan yang diramalkan

## HASIL
Pada  bagian  ini  akan  dibahas mengenai forecasting dengan  meode Triple Exponential  smoothing yang dihasilkan  dengan  bantuan  Ms.  Excel. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2008-2019, dengan  banyak  data  sejumlah  47  data, mulai dari kuartal  satu  pada tahun 2008 hingga  kuartal  tiga  pada  tahun  2019, tentang  jumlah  penumpang  domestic kereta  api  dan  pesawat  terbang  dalam sebelas  tahun  terakhir.  Data  penumpang kereta  api  disajikan  pada  tabel  1  dan digambarkan pada gambar1.
Tabel 1. Data Penumpang Kereta Api (Ribuan)
No  Tahun  Quartal  Passengers 1 2008 Q1 96.308 2 Q2 101.083 3 Q3 98.376 4 Q4 97.611 5 2009 Q1 96.491 6 Q2 104.043 7 Q3 102.427 8 Q4 97.013 9 2010 Q1 89.729 10 Q2 97.865 11 Q3 117.793 12 Q4 122.638 13 2011 Q1 126.679 14 Q2 136.200 15 Q3 137.399 16 Q4 149.834 17 2012 Q1 148.222 18 Q2 162.755 19 Q3 164.510 20 Q4 171.079 21 2013 Q1 165.586 22 Q2 175.202 23 Q3 174.294 24 Q4 182.576
No  Tahun  Quartal  Passengers 25 2014 Q1 179.270 26 Q2 190.242 27 Q3 199.444 28 Q4 210.674 29 2015 Q1 201.970 30 Q2 206.548 31 Q3 211.021 32 Q4 216.935 33 2016 Q1 203.557 34 Q2 209.882 35 Q3 216.905 36 Q4 182.576 37 2017 Q1 179.270 38 Q2 190.242 39 Q3 199.444 40 Q4 210.674 41 2018 Q1 201.970 42 Q2 206.548 43 Q3 211.021 44 Q4 216.935 45 2019 Q1 203.557 46 Q2 209.882 47 Q3 216.905
Sumber : data diolah
Sumber : data diolah
Gambar 1. Data Penumpang Kereta Api Berdasar  gambar  1  dan  tabel  1  diatas, jumlah penumpang kereta api menunjukkan tren naik dan  turun  secara musiman.  Dapat  dilihat  bahwa  setiap kuartal keempat ditiap tahunnya cenderung mengalami peningkatan penumpang, hal tersebut dapat disebaban karena setiap akhir tahun atau khususnya pada bulan Desember, terdapat  libur  semester  sekolah  atau libur  natal  dan  akhir  tahun,  menjadikan volume  penumpang  yang  akan  berlibur mengalami  peningkatan  dari  hari  biasa. Hal  tersebut  dapat  mengindikasikan bahwa  data  penumpang  kereta  api  pada kuartal  pertama  tahun  2008  hingga kuartal  tiga  tahun  2019  merupakan  data
yang  memiliki  musim  atau seasonality sehingga  cocok  apabila forecasting penumpang  untuk  tahun  kedepannya menggunakan metode Triple Exponential smoothing. Pada forecasting dengan menggunakan Triple Exponential smoothing perlu  dihitung  tingkat  keakuratan  atau error  untuk  mengetahui  seberapa  besar tingkat  kesalahan  antara  data  aktual dengan hasil ramalan.  Penelitian  ini  menggunakan Mean Absolute Precentage Error (MAPE)  guna  mendapat  parameter paling  optimal  yang  menghasilkan  nilai peramalan paling akurat. MAPE mengungkapan  berapa  persen  kesalahan hasil prediksi dengan aktualnya, dimana informasi  ini  memberi  dapat  digunakan untuk  mengetahui  apakah  hasil  prediksi terlalu  tinggi  atau  terlalu  rendah.  Maka, didapatkan hasil peramalan untuk penumpang  kereta  api  untuk  kuartal empat  tahun  2019  hingga  kuartal  empat 2020,  yang  terdapat  pada  tabel  2.
Tabel 2. Hasil Peramalan Penumpang Kereta Api (ribuan)
Sumber : data diolah
Dari  data  diatas  menunjukkan  bahwa peramalan  volume  penumpang  kereta api dikuartal empat tahun 2019 diprediksi  akan  meningkat  menjadi 215,054.000,  sedangkan  pada  kuartal satu  tahun  2020  diprediksi  turun menjadi  210.043.000,  kuartal  dua  tahun 2020 akan mengalami kenaikan menjadi sebesar  220.750.000,  kuartal  tiga  tahun 2020 diprediksi menurun menjadi sebesar  219.812.000  dan  kuartal  empat tahun  2020  hasil  peramalan  terlihat sedikit menurun menjadi sebesar 219.256.000. No  Tahun  Quartal  Penumpang  Peramalan MAPE 1 2008  Q1 96.308 2 Q2 101.083 3 Q3 98.376 4 Q4 97.611 5 2009  Q1 96.491               96.712 6 Q2 104.043             101.879 0% 7 Q3 102.427             100.022 2% 8 Q4 97.013             100.216 2% 9 2010  Q1 89.729               98.661 3% 10 Q2 97.865             102.032 10% 11 Q3 117.793               98.669 4% 12 Q4 122.638             102.016 16% 13 2011  Q1 126.679             105.407 17% 14 Q2 136.200             116.884 17% 15 Q3 137.399             120.395 14% 16 Q4 149.834             124.710 12% 17 2012  Q1 148.222             130.259 17% 18 Q2 162.755             143.803 12% 19 Q3 164.510             148.238 12% 20 Q4 171.079             154.057 10% 21 2013  Q1 165.586             158.570 10% 22 Q2 175.202             172.455 4% 23 Q3 174.294             173.917 2% 24 Q4 182.576             176.956 0%
No  Tahun  Quartal  Penumpang  Peramalan  MAPE 25 2014 Q1 179.270     178.684 3% 26 Q2 190.242     192.228 0% 27 Q3 199.444     192.367 1% 28 Q4 210.674     197.057 4% 29 2015 Q1 201.970     200.093 6% 30 Q2 206.548     215.283 1% 31 Q3 211.021     214.320 4% 32 Q4 216.935     217.165 2% 33 2016 Q1 203.557     216.361 0% 34 Q2 209.882     228.298 6% 35 Q3 216.905     224.724 9% 36 Q4 182.576     225.962 4% 37 2017 Q1 179.270     214.410 24% 38 Q2 190.242     219.225 20% 39 Q3 199.444     211.798 15% 40 Q4 210.674     208.400 6% 41 2018 Q1 201.970     204.989 1% 42 Q2 206.548     215.525 1% 43 Q3 211.021     212.299 4% 44 Q4 216.935     211.458 1% 45 2019 Q1 203.557     208.231 3% 46 Q2 209.882     218.144 2% 47 Q3 216.905     215.160 4% 48 Q4 215.054     215.054 49 2020 Q1 210.043     210.043 50 Q2 220.750     220.750 51 Q3 219.812     219.812 52 Q4 219.256     219.256
Sumber : data diolah
Berdasar hasil peramalan tersebut,  dapat  diprediksi  bahwa  jumlah penumpang  kereta  api  ditahun  2020, secara  rata  rata  mengalami  peningkatan dibandingkan  penumpang  keseluruhan pada tahun 2019. Gambar diatas semakin memperjelas  hasil  prediksi  dan  data aktual  selama  2008  hingga  tahun  2020. Terlihat  bahwa  ditahun  2020,  terdapat tren  yang  sama  seperti  pada  tahun sebelum-sebelumnya  yaitu  penurunan dikuartal 1, hanya saja di kuartal 4 tahun 2020, sedikit mengalami prediksi penurunan  jumlah  penumpang  kereta api.  Hal  ini  bisa  dijadikan  sebuah strategi  bagi  PT.  Kereta  Api  untuk menyiapkan  keputusan  yang  tepat  guna meningkatkan jumlah penumpang kereta api. Sedangkan untuk  peramalan penumpang pesawat terbang pada kuartal 1 tahun 2008 hingga kuartal tiga tahun  2019  terdapat  pada  gambar  3  dan tabel 3. Gambar  3  diatas,  menunjukkan  bahwa trend  data  penumpang  pesawat  terbang hampir sama dengan trend data penumpang  kereta  api  yang  telah dibahas.  Setiap  kuartal  memiliki  tren naik  turun  yang  cenderung  berulang ditiap tahunnya. Kuartal 1 akan cenderung mengalami penurunan penumpang  dan  kuartal  4  cenderung mengalami kenaikan. Namun pada tahun 2019,  terlihat  pada  grafik  bahwa penumpang pesawat mengalami penurunan  yang  cukup  signifikan.  Hal ini  dikarenakan  pada  tahun  2019 terdapat  peraturan  pemerintah  yang mengatur harga batas minimal penentuan harga tiket pesawat, sehingga terjadi  lonjakan  harga  yang  membuat penumpang pesawat terbang lebih banyak beralih pada transportasi lainnya yang  menawarkan  harga  lebih  murah. Data tentang penumpang pesawat disajikan pada tabel 3. No Tahun Quartal Passengers 17 2012 Q1 8.556.759 18 Q2 8.979.075 19 Q3 9.318.611 20 Q4 9.576.883 21 2013 Q1 8.965.442 22 Q2 9.716.380 23 Q3 9.841.004 24 Q4 10.289.882 25 2014 Q1 8.899.682 26 Q2 9.513.124 27 Q3 9.549.067 28 Q4 10.089.400 29 2015 Q1 8.294.631 30 Q2 8.930.643 31 Q3 9.751.401 32 Q4 9.667.649 Tabel 3. Data penumpang Pesawat Terbang No Tahun Quartal Passengers 1 2008 Q1 4.566.185 2 Q2 4.692.287 3 Q3 5.133.298 4 Q4 4.960.781 5 2009 Q1 5.278.836 6 Q2 5.784.244 7 Q3 6.080.444 8 Q4 6.612.432 9 2010 Q1 6.242.274 10 Q2 6.896.774 11 Q3 7.203.038 12 Q4 7.691.687 13 2011 Q1 7.366.659 14 Q2 7.960.543 15 Q3 8.389.140 16 Q4 8.581.302
No Tahun Quartal Passengers 33 2016 Q1 9.731.412 34 Q2 9.843.894 35 Q3 11.005.919 36 Q4 10.513.385 37 2017 Q1 9.79.4398 38 Q2 10.253.222 39 Q3 11.699.776 40 Q4 11.032.726 41 2018 Q1 10.607.609 42 Q2 11.070.065 43 Q3 11.849.114 44 Q4 10.870.361 45 2019 Q1 8.691.195 46 Q2 8.162.132 47 Q3 9.699.874
Sumber : data diolah
Terlihat bahwa jumlah penumpang pesawat trebang sejak tahun 2008 hingga tahun 2018 mulai mengalami  kenaikan  perlahan  lahan, namun  sayangnya  pada  tahun  2019, jumlah  penumpang  pesawat  trebang mulai menurun cukup signifikan. Seperti yang telah dibahas sebelumnya, lonjakan harga tiket pesawat memberikan  dampak  yang  besar  bagi maskapai. Diperlukan strategi yang tepat untuk  membuat  jumlah  penumpang pesawat  kembali  naik  seperti  pada tahun-tahun sebelumnya. Ketika kenaikan harga tiket tidak bisa dihindari, seharunya pihak pesawat terbang memberikan penawaran penawaran menarik  dalam  hal  lainnya,  yang  dapat membuat  calon  penumpang  merasa tertarik  untuk  memilih  alat  transportasi udara ini.
Tabel  dan  gambar  3  diatas, bahwa  kenaikan  dan  penurunan  jumlah penumpang pesawat terbang membentuk suatu  tren  dan  musim  sehingga  metode triple  exponential  smoothing menjadi cocok  digunakan  dalam  penelitian tentang data penumpang pesawat terbang  pada  kuartal  satu  tahun  2008 hingga kuartal tiga tahun 2019. Selanjutnya, seperti langkah pada model peramalan penumpang kereta  api diatas, peramalan dengan metode Triple Exponential  Smoothing ini  juga  perlu dihitung  tingkat  kesalahan  dan  dalam penelitian  ini  menggunakan  MAPE. Maka, didapatkan hasil peramalan untuk penumpang  pesawat  terbang  untuk kuartal empat tahun 2019 hingga kuartal empat  2020,  seperti  yang  terdapat  pada tabel 4.

## Tabel 4. Hasil Peramalan Penumpang Pesawat
No Tahun Quartal Tourist Peramalan MAPE 1 2008 Q1 4,566,185 2 Q2 4,692,287 3 Q3 5,133,298 4 Q4 4,960,781 5 2009 Q1 5,278,836 4,825,928 6 Q2 5,784,244 5,328,511 9% 7 Q3 6,080,444 6,241,189 8% 8 Q4 6,612,432 6,298,929 3% 9 2010 Q1 6,242,274 6,158,799 5% 10 Q2 6,896,774 6,635,025 1% 11 Q3 7,203,038 7,606,495 4% 12 Q4 7,691,687 7,599,717 6% 13 2011 Q1 7,366,659 7,310,952 1% 14 Q2 7,960,543 7,821,787 1% 15 Q3 8,389,140 8,838,046 2% 16 Q4 8,581,302 8,804,375 5% 17 2012 Q1 8,556,759 8,354,452 3% 18 Q2 8,979,075 8,923,119 2% 19 Q3 9,318,611 9,979,974 1% 20 Q4 9,576,883 9,870,709 7% 21 2013 Q1 8,965,442 9,330,990 3% 22 Q2 9,716,380 9,779,978 4% 23 Q3 9,841,004 10,820,790 1% 24 Q4 10,289,882 10,607,629 10%
No Tahun Quartal Tourist Peramalan MAPE 25 2014 Q1 8,899,682 9,971,444 3% 26 Q2 9,513,124 10,258,824 12% 27 Q3 9,549,067 11,086,032 8% 28 Q4 10,089,400 10,708,141 16% 29 2015 Q1 8,294,631 9,901,650 6% 30 Q2 8,930,643 10,002,191 19% 31 Q3 9,751,401 10,608,041 12% 32 Q4 9,667,649 10,321,772 9% 33 2016 Q1 9,731,412 9,417,206 7% 34 Q2 9,843,894 9,878,132 3% 35 Q3 11,005,919 10,684,611 0% 36 Q4 10,513,385 10,634,397 3% 37 2017 Q1 9,794,398 9,848,868 1% 38 Q2 10,253,222 10,234,973 1% 39 Q3 11,699,776 11,096,869 0% 40 Q4 11,032,726 11,084,349 5% 41 2018 Q1 10,607,609 10,287,353 0% 42 Q2 11,070,065 10,785,066 3% 43 Q3 11,849,114 11,794,234 3% 44 Q4 10,870,361 11,645,871 0% 45 2019 Q1 8,691,195 10,684,842 7% 46 Q2 8,162,132 10,666,640 23% 47 Q3 9,699,874 10,943,300 31% 48 Q4 10,395,208 10,395,208 49 2020 Q1 9,515,561 9,515,561 50 Q2 9,777,722 9,777,722 51 Q3 10,556,248 10,556,248 52 Q4 10,308,476 10,308,476
Sumber : data diolah
Hasil peramalan volume penumpang  pesawat  terbang  dikuartal empat  tahun  2019  diprediksi  meningkat menjadi  10.395.208,  sedangkan  pada kuartal  satu  tahun  2020  diprediksi  akan turun  menjadi  9.515.561,  kuartal  dua tahun  2020  akan  mengalami  kenaikan menjadi  sebesar  9.777.722,  kuartal  tiga
tahun 2020 diprediksi meningkat kembali menjadi sebesar 10.556.248 dan kuartal empat tahun 2020 hasil peramalan  terlihat  sedikit  menurun menjadi sebesar 10.308.476.
Hasil  prediksi  data  penumpang pesawat  ditahun  2020,  cenderung  lebih tinggi  daripada  data  aktual  di  tahun 2019,  ini  dapat  menjadi  suatu  informasi yang  baik  bagi  manajemen  pihak perusahaan  pesawat  terbang  untuk mengambil  keputusan  yang  tepat,  agar mendapat  keuntungan  yang  maksimal seperti hasil ramalan.
Untuk  lebih  memperjelas  data  hasil prediksi  data  penumpang  pesawat  di tahun  2020,  data  akan  digambar  dalam grafik 4.
Sumber : data diolah

## KESIMPULAN
Hasil peramalan antara penumpang  kereta  api  dan  pesawat terbang  untuk  kuartal  empat tahun 2019 hingga  kuartal  empat  tahun  2020, menunjukkan bahwa volume penumpang  kereta  api  jauh  melebihi volume  penumpang  pesawat  terbang. Penumpang  yang  akan  berpergian  jauh menggunakan transportasi umum cenderung  lebih  memilih  transportasi kereta  api  dibanding  pesawat  terbang.
Meskibegitu, hasil peraalan untuk periode  berikutnya  menunjukkan  bahwa di  kuartal  empat  tahun  2019  hingga kuartal  empat  tahun  2020,  jumlah penumpang  kereta  api  dan  pesawat terbang  akan  cenderung  mengalami kenaikan dibanding tahun sebelumnya.

## SARAN
Penelitian ini hanya menggunakan satu metode dalam meramalkan  penumpang  kereta  api  dan pesawat terbang, sehingga tidak diketahui apakah metode yang digunakan  merupakan  metode  yang paling tepat. Pada penelitian selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  metode forecasting  lainnya  seperti,  ARIMA dalam  memprediksi  jumlah  penumpang kereta  api  dan  pesawat  terbang,  agar bisa diperbandingkan metode mana yang paling akurat dalam meramalkan jumlah penumpang.  Selain  itu,  hasil  penelitian akan  lebih  bermanfaat  lagi  apabila  data yang  digunakan  tidak  hanya  dari  dua transportasi umum saja, namun ditambah  dengan  beberapa  pilihan transportasi  umum  lainnya  seperti  data jumlah penumpang bus, dan kapal laut.

## DAFTAR PUSTAKA
Jurnal Andalita,  Ilafi  &  Irhamah.  2015. Peramalan  Jumlah  Penumpang Kereta  Api  Kelas  Ekonomi Kertajaya Menggunakan Arima Dan  Anfis. Jurnal Sains Dan  Seni  ITS  Vol.  4,  No.2, (2015) 2337-3520 Chudy-Laskowska,  Katarzyna.  Pisula, Tomasz. (2017). Seasonal Forecasting  For  Air  Passenger Trafic. 4th International Multidisciplinary Scientific Conferences on Social Sciences & Arts SGEM 2017. Dheviani, S. Wardono, P. Hendikawati.
2018.  Peramalan  Banyaknya Penumpang  Di  Bandar  Udara Internasional Ahmad Yani Semarang Dengan Mempertimbangkan Special Event. PRISMA 1. Gelper,  Sarah.  Fried,Roland  &  Croux ,Christophe.  (2010).  Robust
Forecasting  with  Exponential and Holt’s Winters Smoothing. Journal  of  Forecasting.  J. Forecast. 29, 285–300. Li  Chen,  Jason.  Gang  Li.  Doris
Chenguang  Wu.    &  Shujie Shen. (2017). Forecasting Seasonal  Tourism  Demand Using  a  Multiseries  Structural Time    Series  Method.  Journal of Travel Research 1 –12. Ostertagov,  Eva  and  Oskar  Ostertag. 2012. Forecasting Using Simple Exponential Smoothing Method.  Acta  Electrotechnica et  Informatica,  Vol.  12,  No. 3,
2012, 62–66. Ruamiana,  Waode  Berlian.  Nangi, Jumadil.  Tajidun,  LM.  (2018). Aplikasi  Forecasting  Jumlah Frekuensi Penumpang Pesawat
Terbang Lion Air Pada Bandar Udara  Halu  Oleo  Dengan Menggunakan  Metode  Least Square. semanTIK, Vol.4,
No.1,  Jan-Jun  2018,  pp.  151-
160. Shastri,  Sourabh.  Sharma.  Amardeep,
Mansotra.  Vibhakar,  Sharma. Anand, Arun. Singh, Bhadwal. Monika,Kumari.  (2018).  A Study on Exponential Smoothing Method for Forecasting. International Journal  of  Computer  Sciences and  Engineering.      Volume-6, Issue-4. Zhang  Xinyu.  Zheng  Yafei.  Wang Shouyang.  (2018).  A  Demand Forecasting  Method  Based  on Stochastic  Frontier  Analysis and Model Average: An Application  in  Air  Travel Demand Forecasting. Springer.